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超限学习机增量算法的多维探索与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈爆炸式增长，机器学习作为一门多领域交叉学科，致力于让计算机从数据中自动学习模式和规律，以实现对未知数据的准确预测和分类，其重要性不言而喻。在众多机器学习算法中，超限学习机（ExtremeLearningMachine，ELM）以其独特的优势脱颖而出，成为研究热点。

超限学习机由黄广斌教授于2006年首次提出，它是一种基于单隐层前馈神经网络的快速学习算法。与传统的神经网络训练算法，如误差反向传播（BackPropagation，BP）算法相比，ELM具有显著的优势。在传统的BP算法中，